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斯坦福公开课 - 吴恩达 机器学习 | 应用PCA建议 #机器学习
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第61集
斯坦福公开课 - 吴恩达 机器学习 | 评估假设 #机器学习
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第62集
斯坦福公开课 - 吴恩达 机器学习 | 模型选择和训练、验证、测试集 #机器学习
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第63集
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第64集
斯坦福公开课 - 吴恩达 机器学习 | 正则化和偏差、方差 #机器学习
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第65集
斯坦福公开课 - 吴恩达 机器学习 | 学习曲线 #机器学习
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斯坦福公开课 - 吴恩达 机器学习 | 决定接下来做什么 #机器学习
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第67集
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第68集
斯坦福公开课 - 吴恩达 机器学习 | 误差分析 #机器学习
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第69集
斯坦福公开课 - 吴恩达 机器学习 | 不确定性分类的误差评估 #机器学习
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第70集
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第71集
斯坦福公开课 - 吴恩达 机器学习 | 机器学习数据 #机器学习
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斯坦福公开课 - 吴恩达 机器学习 | 优化目标 #机器学习
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第73集
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第74集
斯坦福公开课 - 吴恩达 机器学习 | 大间隔分离器的数学理解2-1 #机器学习
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斯坦福公开课 - 吴恩达 机器学习 | 核函数Ⅰ #机器学习
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斯坦福公开课 - 吴恩达 机器学习 | 使用SVM 2-1 #机器学习
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斯坦福公开课 - 吴恩达 机器学习 | 使用SVM 2-2 #机器学习
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斯坦福公开课 - 吴恩达 机器学习 | 无监督学习 #机器学习
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斯坦福公开课 - 吴恩达 机器学习 | 无监督学习 #机器学习
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